基于三维视觉的散乱零件抓取技术研究
发布时间：2021-09-06 03:06
机器人是工业现代化的重要组成部分,智能制造需要机器人提供强大的支撑。使用机器视觉能够提高机器人的灵活性,加强机器人的可操纵性,有助于实现机器人的智能化。目前,用于抓取的视觉信息可以来自于二维图像和三维点云,与二维图像相比较,三维点云还包括物体的深度信息,使得机器人的感知能力更加强大。虽然目前在某些场景下三维视觉发挥着作用,但还不能完全满足社会发展对生产自动化的要求。本课题针对散乱零件识别定位困难的问题,使用RealSense获取目标点云,通过点云分割和点云匹配等相关技术,获取零件位姿,并对抓取路径进行研究,最后结合实验进行验证。首先,使用RealSense深度相机获取散乱零件点云,根据点云数据中的存在的主要问题,分别进行针对性处理。针对深度图像的跳变现象和空洞,使用卡尔曼滤波和联合双边滤波,提高原始三维点云的质量;针对三维点云的数量太大以及噪声问题,使用直通滤波、降体素采样和离散点去除等方法,提取零件点云,降低点的数量,减少后续处理时间。然后,应用基于超体素的点云分割方法,将散乱重叠零件分离。针对零件点云颜色相同的情况,不再使用原超体素分割中的颜色判据,并且在分割过程中加入边界约束,提...
【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１?Ｐｈｏｔｏｅｏ无序分拣系统
第１章绪论??分工合作，互不干扰，有效缩短处理时间，并联机器人能够实现抓取２０００件／ｈ，??在分拣、码垛等工作中使用较多，有效节约了劳动力，并且工作稳定。??图灵机器人研制的三维视觉自动喷涂系统，使用视觉技术自动控制机器人的??运动，可以实现不同形状物体的自动喷涂，能够有效促进机器人的智能化。该系??统不需要离线编程，操作十分方便，工作稳定，广泛应用于家具喷涂。??图１－３翼菲纸箱抓取循环系统?图１４图灵机器人免示教喷涂站??１．３?Ｊ研究现状分析??随着三维扫描仪和深度相机等三维信息获取设备的不断改进，三维视觉技术??得到了快速发展。与此同时，随着深度学习的兴起与发展，卷积神经网络开始应??用于点云处理，为三维点云的研究提供了新的方向。国内外的专家学者在三维点??云处理领域不断深入研宄，并将部分成果应用于三维目标识别，大大提升了识别??效率和准确率。但随着机器人视觉抓取的应用场景越来越复杂，对视觉识别系统??提出了更高的要求。目前针对零件抓取的三维视觉系统的还有以下的问题：??（１）传统的二维机器视觉进行零件识别主要应用于简单的工作环境，对光照??条件和物体的光学特性等均有要求，在背景复杂，环境光照变化，或者待识别物??体颜色单一、边缘不明显的情况下，二维视觉通常难以提取有效信息，存在识别??困难的问题。??（２）目前一些三维识别系统要求待抓取零件的位置比较分散，对于没有经过??事先位置调整导致零件之间存在接触或者遮挡的情况不能识别，对形状复杂零件??的识别也存在困难。??（３）在利用三维点云进行零件识别时，需要提取点云的特征，当点的数量较??多时，会降低算法效率；使用迭代最近邻点方法求取零件位姿十分依赖于
第１章绪论??分工合作，互不干扰，有效缩短处理时间，并联机器人能够实现抓取２０００件／ｈ，??在分拣、码垛等工作中使用较多，有效节约了劳动力，并且工作稳定。??图灵机器人研制的三维视觉自动喷涂系统，使用视觉技术自动控制机器人的??运动，可以实现不同形状物体的自动喷涂，能够有效促进机器人的智能化。该系??统不需要离线编程，操作十分方便，工作稳定，广泛应用于家具喷涂。??图１－３翼菲纸箱抓取循环系统?图１４图灵机器人免示教喷涂站??１．３?Ｊ研究现状分析??随着三维扫描仪和深度相机等三维信息获取设备的不断改进，三维视觉技术??得到了快速发展。与此同时，随着深度学习的兴起与发展，卷积神经网络开始应??用于点云处理，为三维点云的研究提供了新的方向。国内外的专家学者在三维点??云处理领域不断深入研宄，并将部分成果应用于三维目标识别，大大提升了识别??效率和准确率。但随着机器人视觉抓取的应用场景越来越复杂，对视觉识别系统??提出了更高的要求。目前针对零件抓取的三维视觉系统的还有以下的问题：??（１）传统的二维机器视觉进行零件识别主要应用于简单的工作环境，对光照??条件和物体的光学特性等均有要求，在背景复杂，环境光照变化，或者待识别物??体颜色单一、边缘不明显的情况下，二维视觉通常难以提取有效信息，存在识别??困难的问题。??（２）目前一些三维识别系统要求待抓取零件的位置比较分散，对于没有经过??事先位置调整导致零件之间存在接触或者遮挡的情况不能识别，对形状复杂零件??的识别也存在困难。??（３）在利用三维点云进行零件识别时，需要提取点云的特征，当点的数量较??多时，会降低算法效率；使用迭代最近邻点方法求取零件位姿十分依赖于
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于双目视觉的机械手识别、定位、抓取系统研究[J]. 陈立挺,聂晓根. 机电工程. 2019(08)
[2]基于自适应联合双边滤波的深度图像空洞填充与优化算法[J]. 王得成,陈向宁,易辉,赵峰. 中国激光. 2019(10)
[3]智能机器人在动力总成装配线中应用探讨[J]. 刘凯,宋承秀. 汽车实用技术. 2019(07)
[4]工业机器人智能化验系统在选煤厂的应用[J]. 孙引忠,韩泰然. 煤矿机电. 2019(02)
[5]六自由度串联工业机器人运动学标定与实验研究[J]. 陈绵鹏,赵洪华,温尔文,李志平. 济南大学学报(自然科学版). 2019(03)
[6]散乱点云的孔洞识别和边界提取算法研究[J]. 王春香,孟宏,张勇. 机械设计与制造. 2019(03)
[7]基于深度学习的语义分割问题研究综述[J]. 张祥甫,刘健,石章松,吴中红,王智. 激光与光电子学进展. 2019(15)
[8]三维立体视觉机械臂智能抓取分类系统的开发[J]. 张建民,许志辉,龙佳乐,陈富健,罗顺祺,罗鑫春,林根源,李鸿彬. 计算机工程与应用. 2019(15)
[9]机器人在眼科手术中的应用及研究进展[J]. 贺昌岩,杨洋,梁庆丰,韩少峰. 机器人. 2019(02)
[10]基于改进蚁群算法的家庭机器人路径规划研究[J]. 王学忠,徐丽萍,李美莲. 皖西学院学报. 2018(05)
博士论文
[1]虚拟样机环境下实时碰撞检测算法研究[D]. 邹益胜.西南交通大学 2009
硕士论文
[1]基于双目视觉的散乱堆放工件拾取系统[D]. 柯科勇.广东工业大学 2016
[2]基于改进的ICP算法的点云配准技术[D]. 张蒙.天津大学 2013
[3]基于采样球和ICP算法的点云配准方法研究[D]. 孟禹.清华大学 2012
[4]三维激光扫描数据的空间配准研究[D]. 张凯.南京师范大学 2008
本文编号：3386613
【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１－１?Ｐｈｏｔｏｅｏ无序分拣系统
第１章绪论??分工合作，互不干扰，有效缩短处理时间，并联机器人能够实现抓取２０００件／ｈ，??在分拣、码垛等工作中使用较多，有效节约了劳动力，并且工作稳定。??图灵机器人研制的三维视觉自动喷涂系统，使用视觉技术自动控制机器人的??运动，可以实现不同形状物体的自动喷涂，能够有效促进机器人的智能化。该系??统不需要离线编程，操作十分方便，工作稳定，广泛应用于家具喷涂。??图１－３翼菲纸箱抓取循环系统?图１４图灵机器人免示教喷涂站??１．３?Ｊ研究现状分析??随着三维扫描仪和深度相机等三维信息获取设备的不断改进，三维视觉技术??得到了快速发展。与此同时，随着深度学习的兴起与发展，卷积神经网络开始应??用于点云处理，为三维点云的研究提供了新的方向。国内外的专家学者在三维点??云处理领域不断深入研宄，并将部分成果应用于三维目标识别，大大提升了识别??效率和准确率。但随着机器人视觉抓取的应用场景越来越复杂，对视觉识别系统??提出了更高的要求。目前针对零件抓取的三维视觉系统的还有以下的问题：??（１）传统的二维机器视觉进行零件识别主要应用于简单的工作环境，对光照??条件和物体的光学特性等均有要求，在背景复杂，环境光照变化，或者待识别物??体颜色单一、边缘不明显的情况下，二维视觉通常难以提取有效信息，存在识别??困难的问题。??（２）目前一些三维识别系统要求待抓取零件的位置比较分散，对于没有经过??事先位置调整导致零件之间存在接触或者遮挡的情况不能识别，对形状复杂零件??的识别也存在困难。??（３）在利用三维点云进行零件识别时，需要提取点云的特征，当点的数量较??多时，会降低算法效率；使用迭代最近邻点方法求取零件位姿十分依赖于
第１章绪论??分工合作，互不干扰，有效缩短处理时间，并联机器人能够实现抓取２０００件／ｈ，??在分拣、码垛等工作中使用较多，有效节约了劳动力，并且工作稳定。??图灵机器人研制的三维视觉自动喷涂系统，使用视觉技术自动控制机器人的??运动，可以实现不同形状物体的自动喷涂，能够有效促进机器人的智能化。该系??统不需要离线编程，操作十分方便，工作稳定，广泛应用于家具喷涂。??图１－３翼菲纸箱抓取循环系统?图１４图灵机器人免示教喷涂站??１．３?Ｊ研究现状分析??随着三维扫描仪和深度相机等三维信息获取设备的不断改进，三维视觉技术??得到了快速发展。与此同时，随着深度学习的兴起与发展，卷积神经网络开始应??用于点云处理，为三维点云的研究提供了新的方向。国内外的专家学者在三维点??云处理领域不断深入研宄，并将部分成果应用于三维目标识别，大大提升了识别??效率和准确率。但随着机器人视觉抓取的应用场景越来越复杂，对视觉识别系统??提出了更高的要求。目前针对零件抓取的三维视觉系统的还有以下的问题：??（１）传统的二维机器视觉进行零件识别主要应用于简单的工作环境，对光照??条件和物体的光学特性等均有要求，在背景复杂，环境光照变化，或者待识别物??体颜色单一、边缘不明显的情况下，二维视觉通常难以提取有效信息，存在识别??困难的问题。??（２）目前一些三维识别系统要求待抓取零件的位置比较分散，对于没有经过??事先位置调整导致零件之间存在接触或者遮挡的情况不能识别，对形状复杂零件??的识别也存在困难。??（３）在利用三维点云进行零件识别时，需要提取点云的特征，当点的数量较??多时，会降低算法效率；使用迭代最近邻点方法求取零件位姿十分依赖于
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于双目视觉的机械手识别、定位、抓取系统研究[J]. 陈立挺,聂晓根. 机电工程. 2019(08)
[2]基于自适应联合双边滤波的深度图像空洞填充与优化算法[J]. 王得成,陈向宁,易辉,赵峰. 中国激光. 2019(10)
[3]智能机器人在动力总成装配线中应用探讨[J]. 刘凯,宋承秀. 汽车实用技术. 2019(07)
[4]工业机器人智能化验系统在选煤厂的应用[J]. 孙引忠,韩泰然. 煤矿机电. 2019(02)
[5]六自由度串联工业机器人运动学标定与实验研究[J]. 陈绵鹏,赵洪华,温尔文,李志平. 济南大学学报(自然科学版). 2019(03)
[6]散乱点云的孔洞识别和边界提取算法研究[J]. 王春香,孟宏,张勇. 机械设计与制造. 2019(03)
[7]基于深度学习的语义分割问题研究综述[J]. 张祥甫,刘健,石章松,吴中红,王智. 激光与光电子学进展. 2019(15)
[8]三维立体视觉机械臂智能抓取分类系统的开发[J]. 张建民,许志辉,龙佳乐,陈富健,罗顺祺,罗鑫春,林根源,李鸿彬. 计算机工程与应用. 2019(15)
[9]机器人在眼科手术中的应用及研究进展[J]. 贺昌岩,杨洋,梁庆丰,韩少峰. 机器人. 2019(02)
[10]基于改进蚁群算法的家庭机器人路径规划研究[J]. 王学忠,徐丽萍,李美莲. 皖西学院学报. 2018(05)
博士论文
[1]虚拟样机环境下实时碰撞检测算法研究[D]. 邹益胜.西南交通大学 2009
硕士论文
[1]基于双目视觉的散乱堆放工件拾取系统[D]. 柯科勇.广东工业大学 2016
[2]基于改进的ICP算法的点云配准技术[D]. 张蒙.天津大学 2013
[3]基于采样球和ICP算法的点云配准方法研究[D]. 孟禹.清华大学 2012
[4]三维激光扫描数据的空间配准研究[D]. 张凯.南京师范大学 2008
本文编号：3386613
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